我有两个等长的一维 numpy 数组，id 和 data，其中 id 是重复的有序整数序列，定义data 上的子窗口。例如:
id data
1 2
1 7
1 3
2 8
2 9
2 10
3 1
3 -10
我想通过在 id 上分组并取最大值或最小值来聚合 data。
在 SQL 中，这将是一个典型的聚合查询，如 SELECT MAX(data) FROM tablename GROUP BY id ORDER BY id。
有没有一种方法可以避免 Python 循环并以矢量化方式执行此操作？
最佳答案
最近几天我看到了一些关于堆栈溢出的非常相似的问题。以下代码与 numpy.unique 的实现非常相似，因为它利用了底层的 numpy 机制，所以它很可能比您在 python 循环中执行的任何操作都要快。
import numpy as np
def group_min(groups, data):
# sort with major key groups, minor key data
order = np.lexsort((data, groups))
groups = groups[order] # this is only needed if groups is unsorted
data = data[order]
# construct an index which marks borders between groups
index = np.empty(len(groups), 'bool')
index[0] = True
index[1:] = groups[1:] != groups[:-1]
return data[index]
#max is very similar
def group_max(groups, data):
order = np.lexsort((data, groups))
groups = groups[order] #this is only needed if groups is unsorted
data = data[order]
index = np.empty(len(groups), 'bool')
index[-1] = True
index[:-1] = groups[1:] != groups[:-1]
return data[index]
关于python - 在 numpy 数组中按最大值或最小值分组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8623047/
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我使用Ember作为我的前端和GrapeAPI来为我的API提供服务。前端发送类似:{"service"=>{"name"=>"Name","duration"=>"30","user"=>nil,"organization"=>"org","category"=>nil,"description"=>"description","disabled"=>true,"color"=>nil,"availabilities"=>[{"day"=>"Saturday","enabled"=>false,"timeSlots"=>[{"startAt"=>"09:00AM","endAt"=>